企画が重要だ。
サーバー分野：Sapeon (X330)
以下は修正され、自然に変更されたプロジェクト企画書です：
プロジェクト名
人工知能卓球審判
プロジェクトテーマ
AIを活用して卓球のスコア計算を自動化することで、選手がより試合に集中できるようにします。
プロジェクトの目的と今後の活用可能性
オリンピックや世界選手権のような主要な大会では、訓練された審判が最初から最後まで試合を注視しながらスコアを計算します。このプロジェクトの目的は、このような実際の卓球審判の役割をAIが果たすようにすることです。
自動スコア計算システムは選手が試合に集中できるよう助け、in、outの判断が難しい状況では、一次的にはスコアシステムを通じて、二次的にはリプレイを通じて判断に必要な補助資料として活用できます。蓄積された卓球試合記録データは愛好家向けの戦績検索システムやコミュニティシステムへと発展させることができ、卓球以外にもテニス、バドミントンなどの他の球技種目にも適用が可能です。
志望動機と抱負
高校時代に卓球選手として活動していました。その後卓球を辞めて開発者になりましたが、今でも趣味として卓球を楽しんでいます。試合をするたびにスコアを覚えなければならないことが不便だと感じていました。毎ポイントごとにスコアを覚えなければならず、サーブ権が誰にあるかも気にしなければならなかったからです。
最近、VR卓球ゲームに出会い、自動でスコアが計算される便利さを体験しました。この経験を通じて、実際の卓球の試合でもスコアを自動で計算してくれるシステムがあったらどんなに良いだろうと思うようになり、今回のコンペがそのアイデアを実現できる機会だと考え、応募しました。
大学時代、卓球のボールを追跡するトイプロジェクトを行った経験があります。ボールを検出すること自体が大きな挑戦でした。当時OpenCVライブラリを活用してキャニーエッジ検出アルゴリズムとハフ変換アルゴリズムでボールを見つけることに成功しましたが、背景色とボールの色が一致する環境ではボールが検出されない問題がありました。この問題を克服するために背景と重なりにくい特別な色の卓球ボールを使いましたが、実際の試合ではボールの色がほとんど白に限られているため、私が作ったアルゴリズムを実際の試合で使用するには限界がありました。
最近Metaがオープンソースで公開したSAM2（Image Segmentation Model）を知り、このモデルが物体の境界を正確に把握し、リアルタイム追跡が可能だという点に大きな可能性を感じました。このモデルを活用して卓球ボールと卓球台を検出し、これを基盤に人工知能卓球審判を作れると思いました。さらに、NVIDIAに負けない国内AI半導体企業の製品を使えば、より意義のあるプロジェクトになると信じています。今回のコンペを通じてAI卓球審判を作り、全世界3億人の卓球愛好家に素晴らしい体験を提供するソフトウェアを開発したいです。
使用するAIアルゴリズムおよび技術紹介
試合映像は卓球台に設置されたカメラを通じてリアルタイムでサーバーに送信されます。この映像から卓球ボールと卓球台の位置はSAM2（Segmentation Anything Model）を通じて検出します。卓球の試合ルールを基に、検出された卓球台と卓球ボールの位置、そして計算されたボールの軌跡を利用してスコアを計算します。
1. コンピュータビジョン
試合映像は卓球台に設置された高解像度カメラを通じてリアルタイムでサーバーに送信されます。この映像を基に卓球ボールと卓球台の位置を正確に把握します。
- オブジェクト検出：卓球ボールと卓球台の正確な検出のために、Metaが公開したSAM2（Segmentation Anything Model）を活用します。このモデルは卓球ボールと卓球台の境界を精密に区分し、リアルタイムでボールの位置と軌跡を追跡します。
2. サーバーベースNPUを活用したAIモデル推論サービス
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ストリーミングデータ処理：リアルタイムの試合映像を処理するため、Socket通信プログラムを通じて映像データを安定的に送信・処理します。併せてEdge Computing技術を活用し、競技場近くのエッジサーバーで一次的なデータ前処理およびフィルタリングを行った後、主要データのみ中央サーバーに送信します。
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APIおよびサービスデプロイ：最適化されたモデルを基盤にRESTful APIを通じてリアルタイムのスコア計算および判定サービスを提供します。APIサーバーはDockerとKubernetesを活用してコンテナ化されてデプロイされます。
3. スコアリングシステム統合
検出された卓球ボールの位置と軌跡情報は、卓球の試合ルールを基盤にスコアを計算するスコアリングシステムに送信されます。
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自動スコア計算：ボールの移動軌跡を分析してin/outを判断し、リアルタイムでスコアを計算します。特に曖昧な状況では、自動判定とともにビデオリプレイ機能を通じて判定を補完できるようにします。
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サーブ権追跡：卓球の試合ルールに従い、2ポイントごとにサーブ権が自動で切り替わり、試合中のサーブ位置とサーブ権変更状況を記録し、ユーザーに通知します。
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データ保存および分析：試合中に発生するすべてのデータをデータベースに保存し、試合後に分析できるようにします。
SLLM分野：Rebellions ()
AI半導体技術人材選抜大会プロジェクト企画書
氏名（キム・ヨンジュ）
プロジェクト名
プロジェクトテーマ
プロジェクトの目的と今後の活用可能性予想
志望動機と抱負
使用するAIアルゴリズムおよび技術紹介
https://www.aichipcon.or.kr/apply/applyInfo
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